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摘要:
目的 基于形态学图像处理方法,应用径向基神经网络(radial basis function,RBF)寻找一种可行、便捷的方法辅助口腔鳞状细胞癌的诊断.方法 选择口腔鳞状细胞癌和口腔非癌的组织病理切片图像进行形态学方法处理,提取表述特征的向量,作为训练集训练RBF网络;另选择67帧病理图像,包含癌和非癌的病例,作为测试集观察RBF的性能.结果 在RBF网络将测试标本分类结果的分析中可以看到不同输出值分类阈值的选择对应不同的诊断敏感度和特异度.结论 训练后的RBF虽然鉴别阳性、阴性的能力不能和金标准(即病理诊断)相比,但是通过选择不同敏感度和特异度,依然能够有效辅助病理医师,提高诊断效率,发挥机器的优势.
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关键词云
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文献信息
篇名 基于形态学特征提取的人工神经网络在口腔鳞状细胞癌诊断中的应用
来源期刊 昆明医学院学报 学科 医学
关键词 口腔鳞状细胞癌 神经网络(计算机) 图像处理
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 基础医学
研究方向 页码范围 29-32
页数 分类号 R739.8
字数 3188字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-4706.2012.01.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 代晓明 25 104 6.0 8.0
2 李逸松 30 233 6.0 14.0
3 黎明 30 177 7.0 12.0
4 马开宇 9 30 2.0 5.0
5 马开阳 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
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2015(1)
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研究主题发展历程
节点文献
口腔鳞状细胞癌
神经网络(计算机)
图像处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
昆明医科大学学报
月刊
2095-610x
53-1221/R
大16开
昆明市呈贡新城雨花街道春融西路1168号
64-82
1980
chi
出版文献量(篇)
8365
总下载数(次)
9
总被引数(次)
30898
论文1v1指导